はじめに
本稿では、人工知能（AI）が労働市場、特にキャリアの浅い若年層の雇用にどのような影響を与えているかについて、スタンフォード大学デジタルエコノミーラボが発表した最新の研究結果を基に解説します。この研究は、AI、特に生成AIの急速な普及が始まった2022年後半以降の具体的なデータに基づいた初めての大規模な分析として注目されています。
参考記事
- タイトル: First-of-its-kind Stanford study says AI is starting to have a ‘significant and disproportionate impact’ on entry-level workers in the U.S.
- 発行元: Fortune
- 発行日: 2025年8月26日
- URL: https://fortune.com/2025/08/26/stanford-ai-entry-level-jobs-gen-z-erik-brynjolfsson/
- タイトル: A New Stanford Analysis Reveals Who’s Losing Jobs to AI
- 発行元: TIME
- 発行日: 2025年8月27日
- URL: https://time.com/7312205/ai-jobs-stanford/
- タイトル: AI is already taking jobs away from entry-level workers
- 発行元: Axios
- 発行日: 2025年8月26日
- URL: https://www.axios.com/2025/08/26/ai-entry-level-jobs
要点
- スタンフォード大学の最新研究は、AIが米国の若年層（22〜25歳）のエントリーレベルの雇用に対し、すでに顕著かつ不均衡な負の影響を与えていることを大規模な給与データで示したものである。
- 特にソフトウェア開発やカスタマーサービスなど、AIの影響を受けやすい職種において、2022年後半以降、若者の雇用が相対的に13%〜16%減少している。
- 一方で、同じ職種の経験豊富な労働者の雇用は安定、あるいは増加しており、AIによる雇用の打撃は若者に偏って集中している。
- この影響は、AIが人間のタスクを代替する「自動化」の文脈で強く見られる。対照的に、AIが人間の能力を支援・強化する「拡張」の文脈では、同様の雇用の減少は見られない。
- 現時点では、労働市場の調整は賃金の低下ではなく、主に新規雇用の減少という形で現れている。
詳細解説
研究の背景：大規模データが示す「AI革命」の初期衝動
今回の研究は、スタンフォード大学デジタルエコノミーラボの所長であり、AIと経済に関する第一人者であるエリック・ブリニョルフソン教授が主導しました。研究チームは、米国最大の給与計算ソフトウェアプロバイダーであるADP社が保有する数百万人の匿名化された給与記録データを分析しました。これにより、特定の企業や業界の動向だけでなく、労働市場全体で何が起きているかを、ほぼリアルタイムで、かつ大規模に捉えることが可能になりました。
分析の結果、生成AIツール（ChatGPTなど）が急速に普及し始めた2022年後半を境に、AIの影響を受けやすい職種とそうでない職種、そして若年層と経験豊富な層との間で、雇用の動向が明確に分岐し始めたことが明らかになりました。これは、これまで anecdotal（逸話的）に語られてきた「AIによる雇用の喪失」が、実際にデータとして観測され始めたことを示す重要な証拠と言えます。
なぜ若者が最も影響を受けるのか？
この研究が示す最も重要な点の一つは、AIの影響が全労働者に均等に及ぶのではなく、22歳から25歳の若者に不均衡に集中しているという事実です。その理由は、現在のAIの能力と、若手労働者のスキルの特性に関係しています。
- 「教科書的な知識」の代替: AI、特に大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習しており、体系化された「明示知（Explicit Knowledge）」、つまり教科書やマニュアルに書かれているような知識の扱いに長けています。これは、実務経験が浅く、主に学校で学んだ知識を基に仕事をするエントリーレベルの労働者のスキルセットと重なります。
- 「暗黙知」の価値: 一方で、経験豊富な労働者は、長年の実務を通じて培われた「暗黙知（Tacit Knowledge）」を持っています。これは、マニュアル化することが難しい「現場のコツ」や「トレードの秘訣」のようなもので、現在のAIが容易に学習・模倣することができない領域です。この暗黙知が、ベテラン労働者をAIによる代替から守るバッファーとなっていると考えられます。
つまり、企業がAIを導入する際、AIが代替しやすい定型的なタスクから置き換えを進めるため、そうした業務を主に担うことが多い若者の新規採用が抑制される、という構図が浮かび上がります。
雇用の未来を分ける「自動化」と「拡張」
本研究は、AIと雇用の関係について、悲観的な側面だけを提示しているわけではありません。もう一つの重要な発見は、AIの使い方によって雇用への影響が大きく異なるという点です。
- 自動化（Automation）: AIを人間の労働者の代替と捉え、既存のタスクをそのままAIに置き換えるアプローチです。この場合、人間の仕事が減少し、雇用に負の影響が出やすくなります。研究で示された若者の雇用の減少は、主にこの文脈で発生しています。
- 拡張（Augmentation）: AIを人間の能力を強化・支援するためのツールと捉えるアプローチです。AIをパートナーとして活用し、より複雑で創造的な業務に人間が集中できるようにします。研究では、このような拡張的なAI活用が見られる分野では、エントリーレベルの雇用の落ち込みは観測されませんでした。
興味深いことに、ブリニョルフソン教授自身も、この論文の執筆過程において、データクリーニングのためのコード作成、参考文献のチェック、グラフの作成や編集といった作業でAIを積極的に活用したと述べています。これはまさに、AIを「拡張」的に利用することで、研究の生産性と質を高めた好例と言えるでしょう。
今後の課題：次世代の育成とキャリアパスの再設計
この研究結果は、私たちに重要な問いを投げかけています。もしエントリーレベルの仕事がAIに代替され続けるなら、次世代の経験豊富な専門家はどのように育っていくのでしょうか？ 最初のキャリアの入り口が狭まることで、若者が経験を積み、暗黙知を習得する機会そのものが失われてしまう可能性があります。
ブリニョルフソン教授は、この問題を解決するため、労働者や企業がスキルの需要の変化をリアルタイムで把握できる「AI経済ダッシュボード」のような仕組みの必要性を説いています。社会全体で、AI時代に即した新しいキャリアパスや訓練のあり方を設計していくことが急務となります。
まとめ
本稿で紹介したスタンフォード大学の研究は、AIがすでに若者の雇用に具体的な影響を与え始めていることをデータで明確に示しました。特に、AIに代替されやすい定型的な業務を担うエントリーレベルの職において、その影響は顕著です。
しかし、これはAIが一方的に人間の仕事を奪うという単純な話ではありません。重要なのは、私たちがAIをどのように使うか、という選択です。AIを単なるコスト削減のための「自動化」ツールとして使えば雇用は減少し、人間の能力を飛躍させるための「拡張」ツールとして使えば、新たな価値創造と雇用の機会が生まれる可能性があります。
この変化の時代において、個人としては、AIには真似のできない経験や暗黙知の価値を意識するとともに、AIを自らの能力を拡張するツールとして使いこなすスキルを身につけることが、これまで以上に重要になるでしょう。本稿が、皆様の今後のキャリアを考える上での一助となれば幸いです。
